一、一个针对洗牌交换网的最优路由算法（论文文献综述）
刘林[1]（2021）在《面向能源互联网的电力骨干通信网资源优化配置研究》文中研究说明能源互联网是能源电力系统今后发展演化的方向,构建以电力网络为骨架进行能源传输和交换的能源互联网具有重要意义。电力骨干通信网作为电力系统的专用通信网络,对于承载能源互联网业务,提升能源系统的双向交互能力,促进能源互联网的发展起到推动作用。我国现有的电力骨干通信网已投运多年,存在带宽不足、设备老化等问题,有效性和可靠性有待提升。能源互联网新业务汇聚后通过电力骨干通信网进行承载,将会给现有电力骨干通信网的运行增加更多负担。一旦电力骨干通信网不堪重负,发生故障,将会给能源互联网的运行控制造成毁灭性灾难。因此,调整电力骨干通信网的运行配置策略,使其更好地承载能源互联网业务,具有十分重要的价值。本文提出相应的配置算法对电力骨干通信网的运行配置进行优化,主要研究内容如下:针对能源互联网通信业务非均匀分布导致的电力骨干通信网带宽瓶颈问题,提出均衡路由和保护优化算法。先依据工作带宽占用总带宽的比率设置业务均衡因子,提出基于业务均衡的改进Dijkstra路由算法。然后以高效链路保护P圈算法为基础,提出计及链路带宽约束的无备选圈链路保护P圈生成配置一体化算法,建立混合整数线性规划模型,对电力骨干通信网的保护通道进行配置。最后结合能源互联网及电力骨干通信网的业务需求来设计P圈的分裂机制,满足P圈长度的限制,降低通信延时。通过业务均衡因子的选择和链路保护P圈的配置来缓解能源互联网业务通过电力骨干通信网承载造成的带宽不足问题。针对能源互联网通信业务呈汇聚型分布导致的电力骨干通信网带宽瓶颈问题,提出一种保护带宽优化算法。提出了以汇聚节点为中心进行通信站点势值划分的等势路径P圈生成算法,分别基于能源互联网业务的路径长度及路径与P圈的位置关系等参数,合理评估等势路径P圈对能源互联网业务的保护性能。先基于混合整数线性规划设计最优化等势路径P圈配置算法,然后基于启发式算法设计等势路径P圈动态配置算法来提升求解效率。在此基础上,根据电力骨干通信网相关规范制定约束条件,分析路径长度限制对电力骨干通信网容量的影响,评估业务均衡因子对电力骨干通信网容量的影响。针对能源互联网业务跨层映射和复杂交互而导致的共享风险链路问题,提出一种业务保护优化算法。对共享风险链路组成员与链路保护P圈的位置关系进行分类建模,基于混合整数规划模型,提出了一种计及共享风险情况下的无备选圈链路保护P圈生成和配置一体化算法,并对该模型进行线性化处理,以提升算法的求解效率。基于不同的业务需求,在共享风险的情况下,实现能源互联网的业务路由与P圈保护独立优化、联合优化两种不同的优化策略,分析了共享风险链路组的数量变化对能源互联网业务路径配置的影响。针对能源互联网业务的高可靠性需求,对业务的双重故障问题进行研究,提出了多路径不相交路由分配算法和带宽共享优化算法。计及电力骨干通信网的拓扑连通度等实际情况,利用门杰尔定理对电力骨干通信网抗双重故障的能力进行分析。以双链路故障为例,设计电力骨干通信网拓扑增强算法,通过新增链路,使得电力骨干通信网具备抗双重链路故障能力。对增强之后的电力骨干通信网拓扑,提出一种基于路径参数预估的链路不相交多路径路由分配算法。该算法可以为每个能源互联网业务分配3条及以上路由,并确保这些路由是链路不相交的,从而有效应对电力骨干通信网的双链路故障。针对可共享链路带宽的情况,进一步设计了能源互联网业务间链路带宽最优共享算法,降低通信通道的冗余度。
艾政阳[2]（2021）在《智慧标识网络可信边缘管控关键技术研究》文中进行了进一步梳理网络空间正朝着用户多元化、接入异构化、设备复杂化和服务多样化的方向发展,传统的网络体系及运行机制难以应对当下和未来诡谲多变的安全威胁。一方面,传统网络架构存在管理边界模糊、组件协同关系松散、内生防御机制薄弱等问题,难以满足不断涌现的新型业务需求。另一方面,传统的信息加密、防火墙、入侵防护等技术手段均具有一定的被动性和滞后性,使得网络空间长期处于“易攻难守”的状态。近年来,随着软件定义网络（Software Defined Network,SDN）、信息中心网络（Information-Centric Networking,ICN）、智慧标识网络（Smart Identifier NETwork,SINET）等新型体系架构的提出,网络有望沿着内生灵活性、可扩展性和安全性的方向演进。因此,本文基于智慧标识网络的设计理念,针对可信边缘管控中的关键问题,从接入、路由、适配和调度四个场景开展相关研究,为建立更加完备的可信边缘架构提供支撑。主要工作和创新点如下:1.针对智慧标识网络的设计思想和服务机理进行总结和梳理,进一步分析网络边缘的可信性问题。首先,研究智慧标识网络的发展路线和体系模型,详细介绍智慧标识网络“三层、两域”结构及工作机制,从标识映射、协同适配、个性服务三个方面,归纳总结智慧标识网络的服务机理。其次,着重阐述边缘接入、边缘传输、边缘适配、边缘调度的可信性问题。最后,给出智慧标识网络在边缘侧面临的挑战及威胁,论证网络边缘安全、可靠、可控、可管的重要性,为后续章节中智慧标识网络可信边缘管控技术研究提供理论基础与研究目标。2.针对智慧标识网络的安全边缘接入问题,提出一种高安全、多维化的接入管控方案,实现基于用户标识的非法攻击抵御和细粒度控制特性。首先,对现有边缘接入安全管控技术进行全面地对比分析,详细介绍方案的模型结构和实施过程,通过融合智慧标识网络的解析映射机制实现网络间动态隔离,进一步优化方案的可实施性。其次,从接入管控、用户并发和认证时延三个方面对方案性能进行分析。通过搭建原型系统平台,验证理论推断的合理性。结果表明,所提方案可有效实现对终端用户的统一访问控制管理。与基于传统网络架构的认证框架相比,该方案在有效减少接入认证时延的同时支持更高的并发数量。3.针对智慧标识网络的可靠边缘传输问题,提出一种基于地理感知的路由控制协议和节点监测机制,通过集成定向扩散路由、贪婪边界无状态路由和节点监测机制,确保数据交换的可靠性。首先,列举了现有基于地理能量感知的路由算法存在的不足,针对节点异常行为构建一种高效的检查机制,进而将两者融合形成智慧协同地理感知监测路由控制协议,完成数据包的安全有序交互。其次,提出改进型自适应能量转移算法用于优化边缘路由能耗,在保障路由安全的同时降低数据传输成本。最后,在攻击背景下,通过仿真平台验证所提协议在传输延迟、丢包率、吞吐量等方面的性能保障,进一步证明节能算法在能耗方面的优越性。4.针对智慧标识网络的可控边缘适配问题,提出一种按需驱动的可靠带宽适配策略,通过软件定义技术动态调整网络功能模块来增强带宽利用率,保障用户的合法性和数据的有效性。首先,建立基于概率分布的多用户带宽分配模型。其次,针对个性化服务需求和队列数据乱序所造成的资源占用问题,详细阐述按需驱动的可靠带宽适配策略和收发队列控制机制的设计细节,进一步提出智能驱动的边缘收发队列控制机制。最后,通过构建包含多个域和多个用户组的原型系统,验证所提方案的有效性。与现有SDN和传统网络进行比较,实验结果表明,所提出的按需适配策略在带宽使用和入侵防御方面均具有优势,特别是队列控制机制有效提升了传输容量和缓冲区利用率。5.针对智慧标识网络的可管边缘调度问题,提出一种标识驱动的资源编排方案,将复杂优化问题解耦为计算卸载和资源分配两个子问题,以特定场景的边缘缓存为例,进一步提出智能协同缓存策略。首先,建立标识空间映射模型用于表征访问属性与空间资源之间的匹配关系,构造混合整数非线性规划问题,实现高可靠、低成本的最优边缘资源分配策略。其次,详细制定了方案的工作流程,分析边缘协同缓存的核心难题,并介绍协同缓存机制的设计思路。最后,通过仿真实验对可靠卸载和协同缓存的理论分析部分进行验证。结果表明,所提方案在降低时延和能量消耗的同时,有效地保障了边缘侧的可靠性。
刘保菊[3]（2021）在《智能电网通信网中业务驱动的高可靠路由算法研究》文中研究表明智能电网是将信息通信、传感测量等多种技术与物理电网高度融合的新型电网。智能电网通信网主要负责电能生产过程中的测量、调节、控制、保护、调度等信息的可靠传输。在智能电网通信网中,调度中心站结合所采集的物理电网状态信息与所辖厂、站节点定期信息交互并,并将综合分析后的决策信息下发至各通信子站或终端站点,从而实现电网智能化管理与调度。智能电网通信网承载的典型电力业务包括继电保护、安稳控制、系统保护、调度自动化、变电站视频监控以及随着新应用兴起和增值服务出现而衍生的新型电力业务,这些业务具有异构性强、QoS需求差异大及行业特色明显等特点。端到端电力业务的可靠传输是确保通信网络对智能电网调度、保护及控制的关键。结合网络运行实际、多维参数约束及网络资源使用情况,本文从业务角度研究高可靠路由算法设计对优化网络资源配置、提升全局网络资源利用率、实现网络负载及风险均衡对确保智能电网稳定运行具有重要意义。在智能电网通信网中,高可靠路由算法的研究已引起学术界和产业界广泛关注,但由于智能电网通信网结构及承载业务的特殊性,仍存在以下问题需要解决:大多数路由算法没有考虑因业务汇聚而造成的局部网络风险扩大问题;针对关键电力业务,缺乏将网络特点与业务性能相结合的双路由规划算法;进行业务恢复时的路由重构模型目标函数与约束条件设定相对简单,对智能电网通信网适用性有限。针对以上问题,本文结合不同业务类型及智能电网通信网络特点,开展基于风险感知和QoS保障的业务双路由规划算法、基于链路带宽可用性的业务路由恢复算法、基于生存性的业务路由恢复算法、基于拥塞缓解的业务路由优化及资源分配算法等四个方面的研究,主要内容如下:（1）针对智能电网通信网中现有双路由算法对业务汇聚性和QoS指标考虑不足的问题,提出了基于风险感知和QoS保障的系统保护类业务双路由规划算法。该算法综合考虑节点风险、链路风险、整体网络风险均衡及业务端到端通信时延等因素,构建以最小化业务通信时延及网络风险均衡为目标的多目标优化模型,并采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法求解。仿真结果表明所提出的双路由规划算法能满足业务通信指标需求,同时与联合网络负载与风险均衡的路由算法相比,业务主路由规划方案中网络整体风险均衡值降低约29.83%,而备用路由规划方案中整体风险均衡值则降低了 57.48%。（2）针对智能电网通信网小规模网络故障后,现有重路由算法忽略不同电力业务差异性及网络负载不均衡问题,提出了基于链路带宽可用性的业务路由恢复算法。在该算法中,先进行业务等级划分,同时结合电网站点等级差和链路带宽可用性等因素,将重路由后网络负载均衡问题构建为以链路带宽可用性最大为目标的整数规划问题,并在k最短路径算法基础上设计启发式算法以获取高效可行解。仿真验证表明该算法在单链路、双链路两种故障场景下均能有效实现差异化电力业务恢复,同时与基于平均链路利用率的负载均衡算法相比,其平均负载标准差分别降低了2.26%、3%。（3）针对自然灾害引发的智能电网通信网区域故障导致多业务传输中断,现有路由恢复算法忽略电力业务性能指标及持续灾害影响的问题,提出了基于生存性的业务路由恢复算法。该算法在业务优先级分类基础上,结合地震灾害发生特点,建立节点、链路及路由生存性模型。为提高算法运行效率,满足业务恢复要求,利用深度强化学习的强表征和强决策能力,将深度优先算法与改进抽样机制的深度强化学习算法相结合,以获取最优路由组合并实现整体业务快速恢复。仿真验证表明所提出算法与基于优先级抽样的强化学习方法相比具有更好收敛性;在满足业务通信时延前提下,与基于贪婪近似技术的最小时延路由算法相比路由生存性提升了 47%。（4）针对电力业务在主备路由切换过程中,因备用路径上频谱资源相对紧缺容易造成业务阻塞率高及网络负载不均衡问题,提出了基于拥塞缓解的业务路由及频谱资源分配算法。该算法结合业务需求、网络拓扑特点及网络资源在时间、频谱域上的状态等多种因素影响,构建以最小化业务阻塞率和时间、频谱连通度为目标的整数线性规划模型,并提出基于弹性时间调度的拥塞缓解机制,以解决资源紧张时业务阻塞率高的问题。为降低算法运行时间,设计启发式算法进行求解。仿真结果表明与典型的路由及资源分配方案相比,所提算法业务阻塞率降低了 38.09%,负载公平性指数则提升了 54.89%。
周政治[4]（2021）在《面向超宽粒度的服务功能链部署》文中研究表明随着新的网络服务类型不断涌现,以及在线视频等业务的大量推广,使得网络流量井喷式增长。而传统通信网络依赖专用、封闭硬件设备的特点,让网络扩容以及新业务的开发和部署都困难重重。网络功能虚拟化（Network Function Virtualization,NFV）通过软硬件解耦的方式,实现了使用虚拟化软件和廉价通用计算设备来提供各种网络功能。网络服务一般可以被分解为多个网络功能的组合,业务流按照顺序依次流经各个网络功能中间件来获得对应的网络服务。这组网络功能序列就被称为服务功能链（Service Function Chain,SFC）。服务功能链如何部署到底层物理网络是NFV技术的重点研究内容。面对带宽需求范围跨度较大的业务时,包交换网络可以为小带宽需求业务灵活地提供传输服务,但是难以单独承载大带宽需求业务。光交换网络可以用来承载带宽密集型业务,但是在细粒度带宽服务的提供和实时建立连接等方面存在明显不足。所以本文将引入光电混合网络,协调底层网络对于业务的带宽供给,使得业务可以获得预计的服务,从而提高网络承载业务的能力。光电混合网络结合了包交换网络的灵活性以及光交换网络的大带宽的优点,为超宽粒度的业务需求提供更灵活、高效的底层交换网络。本文就如何优化光电混合网络中SFC的映射部署方案,通过资源调配来实现客户与运营商互惠共赢的问题做了深入研究。本文首先在静态离线场景下,研究了光电混合网络中服务功能链映射和路由的联合优化问题,建立了整数线性规划（Integer Linear Programming,ILP）模型。在此基础上,本文分析了如何应用随机舍入算法来快速求解该问题,同时给出了该算法明确的性能分析。紧接着本文针对随机舍入算法可行性方面的不足,设计了改进后的启发式算法。仿真结果显示,在保证了映射方案可行性的情况下,改进算法的结果十分接近最优解。紧接着本文又研究了在光电混合网络中,SFC不断到达和离去的动态在线场景。本文基于SFC的带宽和计算需求,针对单条SFC在底层网络中的映射方案求解问题,创建了对应的ILP模型。并且设计了基于重构辅助图的近似求解算法,用于提升网络的接收率以及降低映射开销,最后完成了对于该近似算法的仿真实验分析。
袁春龙[5]（2020）在《面向数据中心基于负载感知均衡策略的路由技术研究》文中研究说明数据中心网络作为现代分布式计算的基础架构,决定了分布式应用的通信性能。随着大数据技术的快速发展和云计算基础设施的不断成熟,数据中心承载了越来越多的分布式计算任务,其底层网络的设计也面临着严峻的挑战。为了保证性能和可靠性,现代数据中心网络通常采用专用的结构化多径拓扑。具体地,以Fat-tree为代表的多径网络已成为大规模数据中心网络设计的首选方案。但是多路径网络由于其路由方式的不同,使得传统路由算法难以适应多路径路网络实际需求。因此,本文针对数据中心网络的拓扑结构,提出了专用的高性能路由方案,主要内容如下:首先,本文设计了一种应用于数据中心交换机的高性能迭代调度算法。网络设备的交换功能是路由的基础,而迭代调度算法则决定了设备的交换能力。由于硬件发展的滞后性,传统的基于队列长度的多次迭代调度算法很难满足未来高速数据中心的交换需求。本文针对这一问题,提出了最高阶优先的调度思想,并基于最高阶优先设计了一种单比特、单次迭代的调度算法。新的算法不仅具有较低的计算复杂度和通信开销,而且在交换性能方面也远远超过了传统的调度算法,为数据中心交换设备的设计提供了新的思路。然后,本文针对多径数据中心网络的路径选择问题,设计了基于负载感知的均衡策略和轮盘选择均衡机制。多径网络的负载感知分为全局负载反馈和局部负载预测两种方式,前者具有较高的精度而后者具有较低的开销。本文分别对两种方式进行了探讨,通过将负载反馈与模块化架构相结合,提高了全局负载感知的扩展性,同时为局部负载统计设计了链路能力汇聚机制,以提高其预测准确度。当网络负载确定后,基于轮盘选择的均衡机制可以有效解决传统路径选择机制的链路瓶颈和负载波动问题,从而提高了网络的带宽利用率,降低了排队时延。接下来,在负载感知的基础上,本文提出了基于动态流簇交换的高性能单播路由方案。该方案通过将负载感知策略与流簇交换相结合,提出了动态流簇交换的概念。基于动态流簇交换的路由方案不但具有强大的负载均衡能力,而且能够兼顾多径网络数据流的有序性,有效提高了单播数据流的路由效率。最后,本文针对数据中心网络中的组通信问题,提出了动态分布式的组播路由方案。该方案具有动态性和分布式两大特性,前者用于支持组播树的动态扩展,提高了组播方案的通用性及其在复杂流量条件下的适应性,后者旨在解决集中式组播方案在扩展性和可靠性方面的问题。根据数据中心网络的结构化拓扑形式,本文提出了以上行自路由和下行查表为基础的路由规则,有效降低了路由的复杂度。同时,为兼容现有的分布式应用,本文设计了一种完全分布式的地址分派协议,并在此基础上提出了基于均衡森林的负载感知均衡策略,使得新的分布式组播方案不仅具有较低的复杂度和较高的可靠性,在性能方面亦能达到甚至超过现有的集中式组播方案。本文对交换技术和路由方案的探讨旨在提高数据中心网络的转发效率、扩展能力和可靠性,并降低流量调度的复杂度。在解决实际问题的同时,论文也提出了许多新的设计思想。例如,最高阶优先、链路能力汇聚、动态流簇交换和分布式组播等在相关领域均为创新。通过对多径网络路由机制的系统化论述,本文为大规模高速数据中心的设计开辟了新的思路,对未来数据中心网络的研究亦具有较大的指导意义。
张彤[6]（2019）在《集群系统中的网络流调度》文中研究指明当前,集群系统的部署和使用非常广泛。在集群系统中,一个任务通常分为多个处理阶段顺序执行,而在各处理阶段之间需要通过内部网络来传输数据和中间结果。已有测量工作表明,数据传输时间占整个任务运行时间的比重很大,因此优化集群系统中的数据传输时间对于加速任务、提升应用性能非常重要。网络流调度是优化数据传输时间的有效方法,主要指为数据流设定传输顺序以及分配带宽。在小规模集群系统中,网络内部容易做到无阻塞,流调度主要在边缘链路上;而在大规模集群系统中,网络内部也可能成为瓶颈,流调度也应作用于网络内部。由于集群系统应用种类繁多,通信模式各不相同,因此内部网络中既存在独立的单流也存在并发的流束。相应地,网络流调度既包括单流调度也包括流束调度。根据以上分类,本文分别在小规模与大规模集群系统中针对单流调度和流束调度的问题进行了研究:（1）提出了稳定的单流调度策略。针对小规模与大规模集群系统都存在的调度策略不稳定问题,本文设计了稳定的单流调度策略BASRPT,并且针对小规模和大规模集群系统分别设计了两个版本。BASRPT同时考虑流的剩余大小和所在队列的队长,优先传输长队列中的短流,既能够控制队长又能够缩短流完成时间。仿真结果表明,BASRPT能够维持队列长度稳定并取得较低的流完成时间。（2）提出了已知部分信息的流束调度策略。针对小规模集群系统中部分流束信息可知的场景,本文设计了已知部分信息的流束调度策略IICS。IICS借助流束中已到达子流信息对剩余传输时间进行预测,并基于预测值近似实现最小剩余时间优先。仿真结果表明,IICS能够取得与信息完全可知的策略接近的流束完成时间。（3）提出了网络内部瓶颈感知的流束调度策略。针对大规模集群系统中的网络内部瓶颈约束,本文设计了分布式网络内瓶颈感知的流束调度策略DBA。DBA在所有链路的带宽约束下,通过各节点演化的方式近似实现了全网范围的最小剩余时间优先策略。仿真结果表明,DBA具有优越的流束完成时间性能和高吞吐量。（4）提出了光电路交换网络中的流束调度策略。针对大规模集群系统中光电路交换技术的快速发展,本文设计了光电路交换网络中优化流束完成时间的调度策略GMRTF。GMRTF同时结合了电路调度与流束调度,将同一电路上的子流适当分组,组内不切换电路,组间采用最小剩余时间优先策略。大量仿真实验验证了在光电路交换网络中GMRTF能够显着降低流束完成时间并提高吞吐量。
薛俏[7]（2019）在《电力通信业务路由规划算法的研究与设计》文中指出电力通信网作为承载电力系统间信息交互的重要基础设施,服务于电力系统生产和管理的各个环节,有效保障了电网安全、稳定、经济和高效运行。随着智能电网建设的不断深入,电力通信网承载的业务越来越多,一旦电力通信网发生故障,将直接影响大电网的安全稳定运行,因此如何让业务路由合理分布是目前电力通信研究领域的一个重要内容。由于故障具有随机性,如果选用常用的最短路由的方式会让大量业务集中到某些链路中,从而使这些链路成为高危链路。因此将业务的均衡分布列为电力通信路由方式的优化目标,提出相应的路由优化算法,可以降低电力通信网的运行风险,提高通信网的可靠性以及通信资源的利用率,对于保障大电网的安全稳定可靠运行具有实际意义。同时电力通信业务包含许多种类,不同业务的需求也各不相同,因此对于不同业务提供差异化服务也是十分必要的。如何合理地选取不同业务的特征,对业务特征进行分析并设计相关指标,使得业务重要度的计算更加科学,也是一个具有重要意义的问题。本文在分析电力通信网现状的基础上,结合电力通信业务的特性,提出了一种基于电力通信网业务重要度的路由规划方法。该算法针对电力通信业务种类繁多的特点,选取能够体现不同业务差异性的指标,使用层次分析法确定业务重要度层次评估模型,然后按照业务重要度进行排序。在此基础上,建立了基于业务重要度的路由规划算法,以业务带宽、时延等条件作为约束条件,利用强化学习方法对该问题进行求解,寻找出一条最优路径,并通过实验证明该算法可以使业务分配更加均衡。最后,本文提出了电力通信方式优化仿真平台的需求分析与架构设计,给出了可视化模块和业务路由模块的详细结构设计,介绍了该平台的功能使用方法,并将本文提出的优化算法应用到了该平台中。
杨丰源[8]（2019）在《基于SDN的数据中心光互连网络容错路由》文中认为光互连数据中心网络具有高带宽、高灵活性、低开销等优势,是一种非常有前景的数据中心网络架构。通过向光互连数据中心引入软件定义网络技术,将控制层与转发层分离,操作员可以使用逻辑上集中的软件控制整个网络,从全局的视角对网络资源进行优化,增强了数据中心网络的开放性、灵活性。数据中心光互连网络承载了大量业务,如果网络出现故障,必将出现重大的损失和影响,因此能否保证数据中心网络业务传输不受影响成为了至关重要的问题。网络的容错性是网络中出现故障后仍能保证成功传输的能力。本文针对该问题进行详细研究,提出了基于路径风险系数和拥塞感知的容错机制和基于优化蚁群算法的恢复方法。本文分别从保护策略和恢复策略两个角度展开分析。针对保护策略在多故障状态下易出现拥塞,造成故障恢复成功率较低的问题,本文提出了一种基于路径风险系数和拥塞感知的容错机制。通过计算网络链路上流的数量和带宽占用率,得出链路的风险系数,风险系数越高的路径,在网络故障状态下出现拥塞或故障的可能性越高。文中算法在选择保护路径时规避了风险等级较高的路径。并且在故障恢复过程中,加入了拥塞感知的调整机制,如果发现保护路径出现拥塞,则为受损业务重新计算一条路径进行传输。对该方案与PRS算法、分段路由算法、遇故障回溯算法进行仿真分析,证明该方案在网络高负载状态下拥有较低的故障恢复时延、较少的流表项,且提升了故障恢复的成功率。针对恢复策略使用的重路由算法计算时间较长,且容易出现恢复路径拥塞、负载不均衡的现象。本文提出了基于优化蚁群算法的恢复方法,凭借启发式算法求近似最优解速度快的优势,加入带宽相关性因子和负载均衡因子,对蚁群算法迭代过程中信息素浓度的更新方式进行优化,提高了蚁群算法的迭代速度,使得故障恢复业务能够被分配到带宽容量和负载较为合适的链路,实现了故障恢复过程中的负载均衡。对该方案和融合遗传算法的蚁群算法、自适应蚁群算法进行仿真,通过仿真证明,该方案能有效降低故障恢复时延和链路带宽占用率,能够实现故障恢复下的负载均衡。
丁京杰[9]（2019）在《基于阵列波导光栅的无阻塞洗牌交换网络》文中进行了进一步梳理光洗牌交换网络在大容量、大规模、高速率交换和互连场景中具有广泛应用。然而目前的光洗牌交换方案都存在一定的缺陷。比如,基于空间光技术的方案普遍体积大、价格贵,难以调整和维护;使用光纤连接的方案连线复杂度很高;现有的基于阵列波导光栅（Arrayed Waveguide Gratings,AWG）的方案不可扩展,对光器件利用不充分。为此,本文打算使用AWG去构造一种可扩展的光洗牌交换网络。光洗牌网络的设计是光洗牌交换网络构建的重要步骤。因此,本文先设计了基于AWG的模块化洗牌网络。本文定义了一般化的洗牌网络,介绍了洗牌网络的两个主要性质。通过对AWG的波长路由性质与洗牌网络性质的比较,我们首次发现了单个AWG与洗牌网络的功能等价性,设计了基于单个AWG的洗牌网络。然而,由于AWG的物理限制,AWG的规模不能太大,由单个AWG构成的洗牌网络不具有扩展性。因此,我们考虑使用多个小规模的AWG去构造洗牌网络。我们分析了目标网络的路由表应该符合的条件,通过求模的方法获得了目标网络的路由表,并据此得到了利用小规模AWG构造模块化光洗牌网络的方案。此外,我们考虑了这种设计的一般情况,给出了网络参数设置的参考建议。其次,本文通过把多个基于AWG的模块化洗牌网络与多个TWC模块交错级联,得到了波分复用的光洗牌交换网络。我们研究了该网络的路由与波长分配问题,表明了在基于AWG的波分复用的光洗牌网络中,自路由性质仍然成立。我们还从经典洗牌交换网络的无阻塞条件和波分复用网络的无阻塞条件出发,证明了在基于AWG的波分复用洗牌交换网络中,如果多个网络请求对应的输入与输出满足一定条件,这些请求的路由就是无阻塞的。本文提出的基于AWG的洗牌交换网络具有如下优点:由于AWG的规模、TWC模块的转换范围、波长粒度都较小,且级间损耗不会积累,因此该网络具有很好的扩展性;该网络所有信道全忙时,能够实现100%的器件利用率。
林霄[10]（2018）在《存储转发光交换网络若干关键问题研究》文中进行了进一步梳理云服务、社交网络、移动互联网等新兴技术的发展引发了前所未有的网络传输需求。数据中心备份、大文件传输和包括基因研究在内的大科学数据,传输的数据量可达数十TB,传输所需带宽可达数Gbps。然而,网络中带宽使用在时间和空间上的不均衡性,使得较大网络范围内进行上述的端到端数据传输难以实现。一个典型的例子是跨时区的数据传输。由于不同时区中网络出现带宽使用的峰谷时间不一致,跨多个时区的端到端高带宽通路难以实现。即便在同一个时区中,由于网络中各条链路带宽可用情况差异甚大,能够提供给端到端传输的窗口很小,很难达到海量数据传输的要求。存储转发（SnF）是缓解上述困境的有效手段。通过将数据缓存于具有海量存储的中继节点（例如数据中心中）,等到后续网络相对空闲时再继续传输,可以有效提高网络的资源利用率和传输效能。已有研究表明,在不增加网络成本的情况下,引入存储可以极大地提高网络传输数据的能力。但是,存储的引入使得原来的空间路由问题转变为一个同时包括空间和时间两个维度的调度问题。而且,不恰当地调度存储与带宽资源,将加剧资源碎片化、绕路等现象,反而恶化网络性能。很显然,存储的引入对网络资源（包括带宽和存储资源）的调度提出了更高的要求。本论文以海量存储在光电路交换（OCS）网络中的使用为研究场景,主要研究SnF OCS网络中资源调度及相关问题。尽管本论文的研究工作基于波长交换网络开展,但是研究结果同样适用于其它类型的电路交换、虚电路交换的网络,对于在带宽可管理的分组交换网络中应用SnF也具有一定的参考价值。本文的研究内容如下:1.面向存储转发光交换网络的路由框架SnF的核心思想借助存储,实现对不均衡资源的高效调度。因此,如何有效捕捉资源的不均衡性,并用于请求的路由调度,是一切研究的基础。本论文首先提出了一种路由框架,即时移多层图（TS-MLG）。TS-MLG以多层图形式准确捕捉了资源的时空动态变化。只需对TS-MLG进行一次最短路由计算,即同时实现空间路由和时空调度、带宽和存储资源分配,极大简化了网络的路由调度过程。2.存储转发光交换网络的时隙化运行及其性能带宽的不均衡性产生了大量资源碎片。能否合理分配、利用这些资源碎片直接决定了网络的数据传输效能。本论文将时隙化网络运行机制应用于SnF OCS网络。研究发现,采用粗粒度的时隙化运行机制可以有效提高网络的数据传输效能。3.存储转发光交换网络中时空解耦的路由调度方法为了进一步降低资源调度方法的计算复杂度,本论文探讨了时间和空间解耦的调度方法。本文的研究表明,通过将调度问题分解为空间路由和时间调度问题分别求解,不仅可以简化算法设计、降低计算复杂度,而且阻塞性能不会受到较大影响。4.高容错、低成本光交换矩阵设计光交换矩阵是SnF OCS网络的核心设备,数据的可靠传输需要具有容错功能的光交换矩阵。本论文提出一种环型容错结构,适用于任何类型的光交换矩阵。该结构通过将输入端两两相连,实现业务在不同输入端之间的重路由使得输入端都互为冗余。研究表明,该环型容错结构不仅容错性好、可扩展性强,而且系统成本低。5.存储转发光交换在接入和广域网场景的应用为了检验SnF OCS在端到端传输场景中的应用成效,本论文将SnF OCS应用于接入和广域网场景,并提出了两种数据传输方法解决不同网络中遭遇的问题。本论文的主要贡献:（1）提出了一种路由调度框架,有效捕捉了资源动态、简化了路由调度过程;（2）证明了采用粗粒度时隙化机制可以提高网络的数据传输性能;（3）提出了一种时空解耦的路由调度方法,获得了低复杂度、高传输性能;（4）提出了一种光交换矩阵容错结构,实现了高容错性、低成本的容错结构;（5）将SnF OCS应用于接入和广域网,针对实际问题提出了解决方案。
二、一个针对洗牌交换网的最优路由算法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、一个针对洗牌交换网的最优路由算法（论文提纲范文）
（1）面向能源互联网的电力骨干通信网资源优化配置研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 能源互联网通信网研究现状 |
| 1.2.2 电力骨干通信网研究现状 |
| 1.2.3 运营商骨干网相关技术研究现状 |
| 1.3 面向能源互联网的电力骨干通信网架构 |
| 1.3.1 能源互联网的典型业务场景及通信需求分析 |
| 1.3.2 面向能源互联网的电力骨干通信网架构优化 |
| 1.4 论文研究内容 |
| 第2章 计及非均匀分布的电力骨干通信网资源优化配置 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 计及均衡路由的链路保护P圈基础原理 |
| 2.2.1 基于资源预留的均衡路由原理 |
| 2.2.2 基于链路保护P圈的预留保护资源配置原理 |
| 2.3 计及均衡路由的链路保护P圈配置算法 |
| 2.3.1 计及均衡因子的业务路由算法 |
| 2.3.2 计及带宽约束的链路保护P圈生成配置算法 |
| 2.4 仿真与分析 |
| 2.4.1 仿真环境及参数设置 |
| 2.4.2 算法性能评估算例仿真及分析 |
| 2.4.3 P圈分裂算例仿真及分析 |
| 2.4.4 扩展算例仿真 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 计及汇聚特征的电力骨干通信网资源优化配置 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 等势路径P圈的工作原理 |
| 3.3 等势路径P圈的生成及配置模型 |
| 3.3.1 等势路径P圈的生成算法 |
| 3.3.2 基于混合整数线性规划算法的等势路径P圈配置 |
| 3.3.3 基于启发式算法的等势路径P圈配置 |
| 3.4 仿真与分析 |
| 3.4.1 带宽受限条件下的算例仿真及分析 |
| 3.4.2 业务并发条件下的算例仿真及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 计及共享风险的电力骨干通信网资源优化配置 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 优化模型的工作原理分析 |
| 4.2.1 共享风险的原理分析 |
| 4.2.2 共享风险条件下的P圈工作原理分析 |
| 4.3 共享风险条件下的电力骨干通信网优化建模 |
| 4.3.1 计及共享风险的路由模型 |
| 4.3.2 共享风险条件下的P圈保护模型 |
| 4.3.3 共享风险条件下的联合优化模型 |
| 4.4 仿真与分析 |
| 4.4.1 仿真环境及参数设置 |
| 4.4.2 计及共享风险的算例仿真及分析 |
| 4.4.3 扩展算例仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 计及双重故障的电力骨干通信网资源优化配置 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 电力骨干通信网的双重故障保护可行性分析 |
| 5.3 双重链路故障条件下的电力骨干通信网保护模型构建 |
| 5.3.1 应对双重链路故障的电力骨干通信网扩容算法 |
| 5.3.2 任意双重链路故障条件下的路由及带宽分配模型 |
| 5.3.3 多路径链路带宽共享算法 |
| 5.4 仿真与分析 |
| 5.4.1 仿真环境及参数设置 |
| 5.4.2 通信链路故障的影响评估 |
| 5.4.3 通信网抗双重链路故障的案例分析 |
| 5.4.4 双重链路故障条件下的电力骨干通信网优化仿真算例 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（2）智慧标识网络可信边缘管控关键技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 简略符号注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.4 选题目的及意义 |
| 1.5 论文主要工作与创新点 |
| 1.6 论文组织结构 |
| 2 智慧标识网络服务机理及边缘可信性分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 智慧标识网络体系研究 |
| 2.2.1 技术发展路线 |
| 2.2.2 网络体系模型 |
| 2.2.3 架构工作机制 |
| 2.3 网络服务机理研究 |
| 2.3.1 标识映射机理 |
| 2.3.2 协同适配机理 |
| 2.3.3 个性服务机理 |
| 2.4 边缘可信性分析 |
| 2.4.1 安全边缘接入 |
| 2.4.2 可靠边缘传输 |
| 2.4.3 可控边缘适配 |
| 2.4.4 可管边缘调度 |
| 2.5 挑战与亟待解决问题 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于智慧标识网络的安全边缘接入技术 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题与需求分析 |
| 3.2.1 安全边缘接入问题 |
| 3.2.2 安全边缘接入需求 |
| 3.3 多维细粒度接入管控方案设计 |
| 3.3.1 方案整体结构 |
| 3.3.2 模块交互流程 |
| 3.3.3 防御能力对比 |
| 3.4 多维细粒度接入管控方案实现 |
| 3.4.1 拓扑结构 |
| 3.4.2 部署环境 |
| 3.4.3 方案功能 |
| 3.5 实验与性能评估 |
| 3.5.1 接入标识长度影响 |
| 3.5.2 注册用户数量影响 |
| 3.5.3 用户并发数量影响 |
| 3.5.4 安全方案性能比较 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于智慧标识网络的可靠边缘传输方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题与需求分析 |
| 4.2.1 可靠边缘传输问题 |
| 4.2.2 可靠边缘传输需求 |
| 4.3 高可靠边缘传输协议设计与实现 |
| 4.3.1 系统层级结构 |
| 4.3.2 地理感知路由算法 |
| 4.3.3 节点监测机制 |
| 4.3.4 协议实现过程 |
| 4.4 低能耗边缘路由算法设计与实现 |
| 4.4.1 启发式PSB模型 |
| 4.4.2 分布式移动充电算法 |
| 4.4.3 算法实现过程 |
| 4.5 实验与性能评估 |
| 4.5.1 传输可靠性评估 |
| 4.5.2 移动节能性评估 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于智慧标识网络的可控边缘适配机制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题与需求分析 |
| 5.2.1 可控边缘适配问题 |
| 5.2.2 可控边缘适配需求 |
| 5.3 按需驱动的带宽适配策略设计与实现 |
| 5.3.1 带宽适配结构 |
| 5.3.2 改进型拥塞控制模型 |
| 5.3.3 策略实现过程 |
| 5.4 边缘队列动态控制机制设计与实现 |
| 5.4.1 队列动态控制模型 |
| 5.4.2 参数优化策略 |
| 5.4.3 机制实现过程 |
| 5.5 实验与性能分析 |
| 5.5.1 带宽利用率与入侵防御效果评估 |
| 5.5.2 传输能力与队列容量评估 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 基于智慧标识网络的可管边缘调度研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 问题与需求分析 |
| 6.2.1 可管边缘调度问题 |
| 6.2.2 可管边缘调度需求 |
| 6.3 边缘资源的调度方案设计与实现 |
| 6.3.1 调度系统结构 |
| 6.3.2 资源卸载模型 |
| 6.3.3 方案实现过程 |
| 6.4 边缘资源的协同缓存策略设计与实现 |
| 6.4.1 协同缓存机理 |
| 6.4.2 内容检索算法 |
| 6.4.3 策略实现过程 |
| 6.5 实验与性能评估 |
| 6.5.1 系统损耗与可靠性评估 |
| 6.5.2 缓存协同效率评估 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 未来研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）智能电网通信网中业务驱动的高可靠路由算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 研究内容和创新点 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 创新点 |
| 1.3 博士期间主要工作 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 智能电网通信网中业务驱动的高可靠路由算法综述 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 智能电网通信网 |
| 2.2.1 智能电网通信网网络架构 |
| 2.2.2 智能电网骨干通信网架构 |
| 2.2.3 智能电网骨干通信网传输技术 |
| 2.2.4 智能电网通信网业务 |
| 2.2.5 智能电网通信网协同控制网络架构 |
| 2.3 研究现状 |
| 2.3.1 智能电网通信网中预置双路由算法研究现状 |
| 2.3.2 智能电网通信网中动态路由恢复算法研究现状 |
| 2.4 存在的问题 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于风险感知和QoS保障的业务双路由规划方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题分析 |
| 3.2.1 问题描述 |
| 3.2.2 系统建模 |
| 3.3 双路由规划求解算法 |
| 3.3.1 算法框架 |
| 3.3.2 算法设计 |
| 3.4 实验分析 |
| 3.4.1 仿真参数设置 |
| 3.4.2 实验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于链路带宽可用性的业务路由恢复算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题分析 |
| 4.2.1 问题描述 |
| 4.2.2 系统建模 |
| 4.3 算法设计 |
| 4.3.1 算法步骤 |
| 4.3.2 算法描述 |
| 4.3.3 复杂度分析 |
| 4.4 实验分析 |
| 4.4.1 仿真参数设置 |
| 4.4.2 实验结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于生存性的业务路由恢复算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题分析 |
| 5.2.1 问题描述 |
| 5.2.2 系统建模 |
| 5.3 算法设计 |
| 5.3.1 模型分析及求解 |
| 5.3.2 深度强化学习框架 |
| 5.3.3 深度强化学习框架下的业务恢复机制 |
| 5.3.4 基于优先缓存的DQN算法 |
| 5.4 实验分析 |
| 5.4.1 仿真参数设置 |
| 5.4.2 实验结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于拥塞缓解的业务路由优化及资源分配算法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 问题分析 |
| 6.2.1 问题描述 |
| 6.2.2 系统建模 |
| 6.3 算法设计 |
| 6.3.1 基于路由满意度的业务路由算法 |
| 6.3.2 基于链路时频连续度的频谱资源分配算法 |
| 6.3.3 算法时间复杂度分析 |
| 6.4 实验分析 |
| 6.4.1 仿真参数设置 |
| 6.4.2 实验结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结束语 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 未来的研究工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
（4）面向超宽粒度的服务功能链部署（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 网络功能虚拟化研究现状 |
| 1.2.2 服务功能链映射研究现状 |
| 1.2.3 光电混合网络研究现状 |
| 1.3 本文主要贡献和创新 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 网络功能虚拟化介绍 |
| 2.3 服务功能链介绍 |
| 2.4 光电混合网络介绍 |
| 2.4.1 光交换网络特性 |
| 2.4.2 光电混合数据中心网络架构 |
| 2.4.3 基于Open Flow的光电混合网络架构 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于随机舍入方法的静态SFC映射研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 问题建模 |
| 3.3.1 模型使用符号说明 |
| 3.3.2 优化目标函数 |
| 3.3.3 约束条件 |
| 3.4 基于随机舍入方法的SFC映射算法设计 |
| 3.4.1 构建辅助图算法 |
| 3.4.2 备选路径生成算法 |
| 3.4.3 随机舍入方法及算法性能分析 |
| 3.4.4 获取可行解的补充版启发式算法 |
| 3.5 算法仿真及结果分析 |
| 3.5.1 仿真流程及参数设置 |
| 3.5.2 仿真结果与分析 |
| 3.6 本章总结 |
| 第四章 基于重构辅助图方法的动态SFC映射研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题背景描述 |
| 4.3 问题建模 |
| 4.3.1 模型使用符号说明 |
| 4.3.2 优化目标函数 |
| 4.3.3 约束条件 |
| 4.4 基于重构辅助图的SFC动态映射启发式算法 |
| 4.4.1 单需求启发式映射算法 |
| 4.4.2 映射辅助图构建算法 |
| 4.5 算法仿真及结果分析 |
| 4.5.1 仿真参数与流程设置 |
| 4.5.2 仿真结果与分析 |
| 4.6 本章总结 |
| 第五章 全文总结和展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（5）面向数据中心基于负载感知均衡策略的路由技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与现状 |
| 1.1.1 研究背景所在数据中心介绍 |
| 1.1.2 数据中心交换机的基本概念 |
| 1.1.3 数据中心网络的拓扑结构 |
| 1.1.4 数据中心网络的负载均衡策略 |
| 1.1.5 数据中心网络的组播调度算法 |
| 1.2 研究问题的提出 |
| 1.2.1 数据中心交换机的迭代调度问题 |
| 1.2.2 多径数据中心网络的无乱序负载均衡问题 |
| 1.2.3 大规模数据中心网络的组播调度问题 |
| 1.3 主要研究工作 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 数据中心交换机高性能迭代调度算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 最高阶优先的基本概念 |
| 2.2.1 阶的定义 |
| 2.2.2 基本的最高阶优先算法 |
| 2.3 单比特、单次迭代的最高阶优先算法 |
| 2.3.1 四阶模型 |
| 2.3.2 阶的编码 |
| 2.3.3 编码的最高阶优先算法 |
| 2.4 算法复杂度分析 |
| 2.5 吞吐量与时延性能分析 |
| 2.6 算法仿真与结果分析 |
| 2.6.1 最高阶优先与最长队列优先的性能对比 |
| 2.6.2 CHOF算法仿真结果分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 数据中心网络的负载感知均衡策略 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 链路负载统计的基本方式 |
| 3.3 网络负载路由策略 |
| 3.3.1 网络负载传输模型 |
| 3.3.2 基于全局拓扑信息的最优路由策略 |
| 3.4 多径网络全局负载感知方案的优化 |
| 3.4.1 两层网络的快速负载反馈 |
| 3.4.2 多层网络的模块化组织架构 |
| 3.4.3 部署与实现 |
| 3.5 多径网络的局部负载感知方案 |
| 3.5.1 局部负载感知的有效性 |
| 3.5.2 链路能力汇聚机制 |
| 3.6 基于感知的负载均衡轮盘机制 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 数据中心网络内基于动态流簇交换的单播路由方案 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 流簇交换的基本概念 |
| 4.2.1 多径网络的数据包乱序问题 |
| 4.2.2 流簇的定义与实现 |
| 4.3 动态流簇交换方案 |
| 4.3.1 流簇间隔调整函数 |
| 4.3.2 多层网络中流簇粒度的关系 |
| 4.4 平衡性能分析 |
| 4.5 算法仿真与结果分析 |
| 4.5.1 对称FFT网络的负载均衡性能对比 |
| 4.5.2 链路失效情况下的负载均衡性能对比 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 数据中心网络的动态分布式组播路由方案 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 动态分布式组播调度算法 |
| 5.2.1 组播编址方案 |
| 5.2.2 组播路由算法 |
| 5.2.3 动态组管理机制 |
| 5.3 基于均衡森林的负载感知均衡策略 |
| 5.3.1 分布式地址分派协议 |
| 5.3.2 组播树的负载感知均衡策略 |
| 5.3.3 AN选举协议与故障恢复 |
| 5.4 过载行为的理论分析 |
| 5.4.1 上行链路的负载分布 |
| 5.4.2 相对过载度 |
| 5.4.3 泊松过程的状态概率 |
| 5.5 算法仿真与结果分析 |
| 5.5.1 分布式组播与集中式组播的时延性能对比 |
| 5.5.2 单组播比例的影响 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 主要贡献 |
| 6.3 下一步的工作 |
| 参考文献 |
| 附录A 最高阶优先算法稳定性的证明 |
| 附录B 泊松过程下链路状态概率的证明 |
| 致谢 |
| 学习期间发表的论文情况 |
（6）集群系统中的网络流调度（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 集群系统 |
| 1.1.2 集群系统中的数据传输 |
| 1.1.3 集群系统中的流调度 |
| 1.2 研究问题 |
| 1.2.1 单流调度策略的不稳定问题 |
| 1.2.2 部分信息可知的流束调度问题 |
| 1.2.3 网络内部瓶颈约束的流束调度问题 |
| 1.2.4 光电路交换网络中的流束调度问题 |
| 1.3 研究内容和主要成果 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 相关研究工作 |
| 2.1 单流调度 |
| 2.1.1 集中式单流调度策略 |
| 2.1.2 分布式单流调度策略 |
| 2.2 流束调度 |
| 2.2.1 理论分析 |
| 2.2.2 策略设计 |
| 第3章 BASRPT:稳定的单流调度策略 |
| 3.1 本章概述 |
| 3.2 SRPT策略的不稳定性 |
| 3.3 无阻塞网络中BASRPT的设计 |
| 3.3.1 无阻塞网络模型 |
| 3.3.2 算法设计与分析 |
| 3.4 一般网络中BASRPT的设计 |
| 3.4.1 一般网络模型 |
| 3.4.2 算法设计与分析 |
| 3.5 BASRPT的性能测试 |
| 3.5.1 仿真配置 |
| 3.5.2 基本性能测试 |
| 3.5.3 算法参数的影响 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 IICS:已知部分信息的流束调度策略 |
| 4.1 本章概述 |
| 4.2 部分流束信息的作用 |
| 4.3 模型与形式化 |
| 4.3.1 网络与流束模型 |
| 4.3.2 问题形式化 |
| 4.4 IICS的设计 |
| 4.4.1 流束传输时间分布构建 |
| 4.4.2 流束调度 |
| 4.4.3 在线算法 |
| 4.5 IICS的分析 |
| 4.6 IICS的性能测试 |
| 4.6.1 仿真配置 |
| 4.6.2 基本性能测试 |
| 4.6.3 算法参数的影响 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 DBA:分布式瓶颈感知的流束调度策略 |
| 5.1 本章概述 |
| 5.2 不考虑网络内部瓶颈的危害 |
| 5.3 模型与形式化 |
| 5.3.1 网络模型 |
| 5.3.2 问题形式化 |
| 5.4 DBA的设计与分析 |
| 5.4.1 算法原理 |
| 5.4.2 算法设计 |
| 5.4.3 实际设计 |
| 5.4.4 算法分析 |
| 5.5 DBA的性能测试 |
| 5.5.1 仿真配置 |
| 5.5.2 基本性能测试 |
| 5.5.3 算法开销 |
| 5.5.4 不同因素的影响 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 GMRTF:光电路交换网络中的流束调度策略 |
| 6.1 本章概述 |
| 6.2 光电路交换网络中的流束完成时间优化 |
| 6.3 模型与形式化 |
| 6.3.1 网络与流束模型 |
| 6.3.2 问题形式化 |
| 6.4 GMRTF的设计与分析 |
| 6.4.1 算法设计 |
| 6.4.2 算法分析 |
| 6.5 GMRTF的性能测试 |
| 6.5.1 仿真配置 |
| 6.5.2 基本性能测试 |
| 6.5.3 算法参数的影响 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 |
（7）电力通信业务路由规划算法的研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 电力通信网发展及研究现状 |
| 1.2.1 电力通信网发展现状 |
| 1.2.2 电力通信业务现状 |
| 1.2.3 业务路由研究现状 |
| 1.3 电力通信网存在的问题 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第2章 路由规划算法及重要度评估算法研究 |
| 2.1 多目标优化算法 |
| 2.2 强化学习 |
| 2.2.1 马尔科夫决策过程 |
| 2.2.2 强化学习模型 |
| 2.2.3 常用的强化学习算法 |
| 2.3 层次分析法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于Q学习的电力通信网业务路由规划 |
| 3.1 相关模型 |
| 3.1.1 网络拓扑模型 |
| 3.1.2 电力通信业务均衡度指标模型 |
| 3.2 业务重要度评估 |
| 3.2.1 业务重要度评估层次结构模型 |
| 3.2.2 业务重要度权值计算 |
| 3.3 基于Q学习的路由规划算法 |
| 3.3.1 基于Q学习的路由规划算法原理 |
| 3.3.2 路由规划算法流程 |
| 3.4 仿真实验与分析 |
| 3.4.1 实验环境 |
| 3.4.2 实验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 电力通信方式优化仿真平台的设计与实现 |
| 4.1 需求分析 |
| 4.2 系统总体设计 |
| 4.2.1 系统设计原则 |
| 4.2.2 系统功能结构设计 |
| 4.2.3 系统软件架构设计 |
| 4.3 关键系统模块详细介绍 |
| 4.3.1 可视化模块 |
| 4.3.2 路径计算模块 |
| 4.3.3 数据管理模块 |
| 4.4 功能展示 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间发表的学术论文与研究成果 |
（8）基于SDN的数据中心光互连网络容错路由（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 容错路由机制中存在的问题 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 1.5 论文结构安排 |
| 第二章 基于SDN的数据中心光网络容错机制概述 |
| 2.1 数据中心光网络概述 |
| 2.1.1 光通信技术 |
| 2.1.2 数据中心光互连网络 |
| 2.2 软件定义网络技术概述 |
| 2.2.1 基于SDN的数据中心光网络架构 |
| 2.2.2 Openflow协议 |
| 2.3 容错机制概述及分类 |
| 2.3.1 容错机制 |
| 2.3.2 恢复策略和保护策略 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于路径风险系数和拥塞感知的容错机制 |
| 3.1 软件定义光网络中的保护策略 |
| 3.1.1 1+1保护策略 |
| 3.1.2 1:1保护策略 |
| 3.1.3 M:N保护策略 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 基于路径风险系数和拥塞感知的链路故障恢复机制 |
| 3.3.1 系统模型 |
| 3.3.2 基于路径风险系数的保护方法 |
| 3.3.3 基于拥塞感知的恢复机制 |
| 3.3.4 容错机制保护策略 |
| 3.3.5 算法复杂度分析 |
| 3.4 仿真验证与结果分析 |
| 3.4.1 仿真环境平台搭建 |
| 3.4.2 仿真结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于优化蚁群算法的恢复方法 |
| 4.1 软件定义光网络中的恢复策略 |
| 4.1.1 最短路由算法 |
| 4.1.2 最优路由算法 |
| 4.1.3 启发式路由算法 |
| 4.2 传统蚁群算法容错机制 |
| 4.2.1 蚁群算法的原理 |
| 4.2.2 传统蚁群算法 |
| 4.2.3 传统蚁群算法存在的问题 |
| 4.2.4 对传统蚁群算法的改进 |
| 4.3 基于优化蚁群算法的容错机制 |
| 4.3.1 算法步骤 |
| 4.3.2 算法的实现过程 |
| 4.4 仿真步骤与结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）基于阵列波导光栅的无阻塞洗牌交换网络（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 多级互连交换网络 |
| 1.3 洗牌交换网络 |
| 1.4 光洗牌交换网络 |
| 1.4.1 常用的光交换器件 |
| 1.4.2 光洗牌交换网络的设计要求 |
| 1.4.3 现有光洗牌交换网络方案 |
| 1.5 本文的主要内容和组织结构 |
| 1.6 本文的符号说明 |
| 第二章 洗牌网络与AWG的等价关系 |
| 2.1 洗牌网络的一般结构 |
| 2.2 AWG功能简介 |
| 2.3 基于单个AWG的洗牌网络 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于AWG的模块化光洗牌网络设计 |
| 3.1 路由表的结构 |
| 3.2 使用对称AWG构成的模块化洗牌网络 |
| 3.3 一般性的洗牌交换网络 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于AWG的洗牌交换网络 |
| 4.1 经典洗牌交换网络的结构 |
| 4.2 m进制的模块化AWG洗牌网络 |
| 4.3 TWC模块 |
| 4.4 基于AWG的洗牌交换网络 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 网络的路由与波长分配 |
| 5.1 经典洗牌交换网络的自路由性质与无阻塞条件 |
| 5.2 S(m,n)的自路由性质 |
| 5.3 S(m,n)的无阻塞路由条件 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 创新点与工作总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 |
（10）存储转发光交换网络若干关键问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 大数据时代的来临 |
| 1.1.2 大数据网络传输的现状 |
| 1.1.3 大数据网络传输面临的挑战 |
| 1.1.4 大数据流的新特征与新机遇 |
| 1.1.5 存储转发光交换及其研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 大数据网络传输技术相关研究 |
| 1.2.2 基于存储转发的网络传输技术相关研究 |
| 1.2.3 小结 |
| 1.3 本论文的主要研究工作与创新点 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 时移多层图:面向存储转发光交换网络的路由框架 |
| 2.1 研究背景 |
| 2.2 相关工作 |
| 2.3 时移多层图 |
| 2.3.1 系统模型与假设 |
| 2.3.2 原理概述 |
| 2.3.3 动态特性分析 |
| 2.4 使用TS-MLG进行路由调度 |
| 2.4.1 路由调度过程 |
| 2.4.2 计算复杂度 |
| 2.4.3 时空链路代价 |
| 2.5 通过限制层数实现性能和计算复杂度的折衷 |
| 2.5.1 实验设置 |
| 2.5.2 层数无限制的路由 |
| 2.5.3 层数有限制的路由 |
| 2.5.4 层数的动态特性 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 存储转发光交换网络的时隙化运行及其性能 |
| 3.1 研究背景 |
| 3.2 相关工作 |
| 3.2.1 传统的细粒度时隙化网络运行机制 |
| 3.2.2 时隙化机制在基于存储转发的大数据传输方法中的应用 |
| 3.3 非时隙化存储转发光交换网络 |
| 3.3.1 系统模型与假设 |
| 3.3.2 非时隙化的请求处理与资源预约机制 |
| 3.4 时隙化存储转发光交换网络 |
| 3.4.1 系统模型与假设 |
| 3.4.2 时隙化的请求处理与资源预约机制 |
| 3.5 非时隙化与时隙化网络的比较分析 |
| 3.5.1 带宽碎片化 |
| 3.5.2 带宽利用率 |
| 3.5.3 资源预约窗口 |
| 3.6 数值结果与讨论 |
| 3.6.1 实验设置 |
| 3.6.2 网络阻塞性能 |
| 3.6.3 影响阻塞性能的因素 |
| 3.6.4 选择合适的时隙大小 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 存储转发光交换网络中时空解耦的路由调度方法 |
| 4.1 研究背景 |
| 4.2 相关工作 |
| 4.2.1 困难与挑战 |
| 4.2.2 联合调度方法 |
| 4.2.3 解耦调度方法 |
| 4.3 三种资源调度机制的比较分析 |
| 4.3.1 资源调度机制的原理 |
| 4.3.2 搜索空间比较 |
| 4.3.3 可能路径数比较 |
| 4.4 时空解耦的路由调度方法 |
| 4.4.1 系统模型与假设 |
| 4.4.2 原理概述 |
| 4.4.3 特性分析 |
| 4.4.4 计算复杂度 |
| 4.5 性能分析与讨论 |
| 4.5.1 实验配置 |
| 4.5.2 网络负载 |
| 4.5.3 路由层数限制 |
| 4.5.4 计算时间 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 高容错、低成本光交换矩阵设计 |
| 5.1 研究背景 |
| 5.2 相关工作 |
| 5.3 环型容错光交换矩阵 |
| 5.3.1 容错结构设计 |
| 5.3.2 基于SOA光交换矩阵的容错结构具体实现 |
| 5.3.3 不同容错结构的关键部件比较 |
| 5.4 性能分析与讨论 |
| 5.4.1 数值性能分析 |
| 5.4.2 可扩展性 |
| 5.4.3 现场试验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 存储转发光交换在接入和广域网场景的应用 |
| 6.1 研究背景 |
| 6.2 相关工作 |
| 6.2.1 接入网大数据传输 |
| 6.2.2 广域网大数据传输 |
| 6.3 存储转发光交换在接入和广域网场景中的应用 |
| 6.3.1 原理概述 |
| 6.3.2 面向接入网的存储转发光交换数据传输方法 |
| 6.3.3 基于广域网闲置带宽的数据传输方法 |
| 6.4 结果与讨论 |
| 6.4.1 接入网数据传输性能分析 |
| 6.4.2 广域网数据传输性能分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结和展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 附录一 缩略语 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间科研成果 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
| 致谢 |
四、一个针对洗牌交换网的最优路由算法（论文参考文献）
- [1]面向能源互联网的电力骨干通信网资源优化配置研究[D]. 刘林. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [2]智慧标识网络可信边缘管控关键技术研究[D]. 艾政阳. 北京交通大学, 2021
- [3]智能电网通信网中业务驱动的高可靠路由算法研究[D]. 刘保菊. 北京邮电大学, 2021(01)
- [4]面向超宽粒度的服务功能链部署[D]. 周政治. 电子科技大学, 2021(01)
- [5]面向数据中心基于负载感知均衡策略的路由技术研究[D]. 袁春龙. 东北大学, 2020(01)
- [6]集群系统中的网络流调度[D]. 张彤. 清华大学, 2019(02)
- [7]电力通信业务路由规划算法的研究与设计[D]. 薛俏. 中国电力科学研究院, 2019(09)
- [8]基于SDN的数据中心光互连网络容错路由[D]. 杨丰源. 西安电子科技大学, 2019(02)
- [9]基于阵列波导光栅的无阻塞洗牌交换网络[D]. 丁京杰. 上海交通大学, 2019(06)
- [10]存储转发光交换网络若干关键问题研究[D]. 林霄. 上海交通大学, 2018(01)